프롤로그

제1장 우리는 어떻게 말을 배웠을까?
◇ 말이 가리키는 범위를 찾는다: ‘토끼’라는 말의 의미는?
◇ 사물의 특징에 주목한다: 레몬도 잎사귀도 ‘달님’
◇ 아이는 무엇에 주목할까?
◇ 아는 말이 늘어나면 추측이 쉬워진다
◇ 발견한 것을 다른 상황에 바로 써 본다
◇ 어른도 미처 몰랐던 관계성을 알아챈다: ‘던지다’와 ‘차다’
◇ 문법도 스스로 분석해 배운다: ‘~아니다’와 ‘안 ~이다’
◇ 한자를 읽는 방법도 스스로 발견한다
◇ 색 이름은 생각보다 어렵다
◇ 나라와 언어에 따라 다른 색의 기준
◇ ‘양’을 배우면 ‘멍멍’의 범위가 좁아진다
◇ 말의 범위를 판단하는 ‘단서’는 무엇일까?
◇ 큰 쥐와 작은 코끼리?
◇ 전후좌우를 알려 주는 ‘자기 중심축’과 ‘사물 중심축’

제2장 문제 해결에 필요한 ‘추론의 힘’
◇ ‘사고력’은 어떤 힘일까?
◇ 아는 것을 바탕으로 짐작한다: 배타적 추론
◇ 같은 관계를 발견한다: 유추적 추론
◇ 공통 패턴을 찾아 응용한다: 귀납적 추론
◇ 눈에 보이지 않는 구조를 파악하는 힘
◇ 필요한 정보를 기억에서 빠르게 꺼내는 힘
◇ 불필요한 정보에 신경 쓰지 않는 힘
◇ 머리에 주입된 지식도 꺼내지 않으면 의미가 없다

제3장 공부에 필요한 ‘말의 힘’
◇ ‘추상적인 말’이라는 벽
◇ 언어 이해가 학습에 중요한 이유: 수학과 과학의 경우
◇ 말의 의미는 점이 아니라 면이다
◇ 새로운 말이 생각하는 힘을 키운다
◇ 말을 ‘살아 있는 지식’으로 만드는 방법
◇ 외국어 실력은 한국어 사고력에 달려 있다
◇ ‘단어 암기’보다 중요한 것
◇ 말의 센스를 키운다: 세 가지 키포인트

제4장 AI 시대의 ‘생각하는 힘’
◇ 챗GPT의 도쿄대학 시험 성적표
◇ 분수를 모르는 챗GPT: 거침없이 쓰인 답의 함정
◇ 인간의 사고는 AI와 다르다: 직관 vs. 확률
◇ ‘직관’이란 무엇일까?
◇ ‘딱 하나의 답’이 위험한 이유
◇ 외부 장치에 의존하면 ‘생각하는 힘’을 잃어버린다
◇ 효율적으로 지식을 익힐 필요는 없다
◇ AI 연구자 사이에서 유명한 ‘기호 접지 문제’

에필로그